clc
clear all
fprintf('感知器演算法\n');
x=[1,4,1;2,6,1;1,2,-1;2,2,-1];
%x=[0,0,0,1;1,0,0,1;1,0,1,1;1,1,0,1;0,0,-1,-1;0,-1,-1,-1;0,-1,0,-1;-1,-1,-1,-1];
[n,n]=size(x);%獲取樣本數目和維數;n為樣本數目;n為樣本維數
c=1;
%w0=[0,0,0,0]';%初始化解向量
w0=[0,1,0]';
w=w0;
flag=1;%迭代繼續標誌,當迭代全部正確時,flag=0,迭代結束
k=0;%記錄迭代次數
while(flag)
flag=0;
k=k+1;
for i=1:n
w'*x(i,:)'
if(w'*x(i,:)'<=0)
w=w+x(i,:)';
flag=1;
endend
endfprintf('迭代次數%d\n',k);
fprintf('解向量為w=(');
for j=1:n
fprintf('%d ',w(j));
endfprintf(')\n');
fprintf('相應的判別函式為d(x)=');
for j=1:n-1
fprintf('(%d)x%d+',w(j),j);
endfprintf('(%d)\n',w(j));
感知器演算法
coding utf 8 created on thu oct 15 13 58 06 2015 author think 感知器演算法 import mkdata as mk import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt n 100 生成測試...
感知器演算法
感知器演算法步驟 1.給出m個帶有標籤的樣本,其中yi 1 or 1 xi xi1,xi2,xin 2.將資料的標籤併入訓練樣本,形成增廣向量,每個資料的維數為n 1 3.在 0,1 均勻分布區間內生成1x n 1 權值矩陣w 4.將資料依次送入感知器進行學習。如果w data k,yk 0 說明訓...
感知器演算法
1.判別函式 統計模式識別分為聚類分析法和判決函式法,其中判決函式法又包括幾何分類法 確定性時間分類,線性,非線性 以及概率分類法 隨機事件分類 判別函式即用來對模式進行分類的準則函式。2 線性判別函式 n維線性判別函式的一般形式為 其中x,w不包含最後一項常數項 權向量,解向量,即引數向量 增廣向...